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公开(公告)号：CN111460443A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010473432.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种联邦学习中数据操纵攻击的安全防御方法，包括以下几个步骤：步骤1，中心服务器接收用户上传的本地模型参数，计算每个用户上传的本轮本地模型参数的相似程度及每个用户对应的融合系数；所述本地模型参数为用户采用私有训练数据训练一轮后的本地模型参数；步骤2，中心服务器接收到本地用户一个周期的本地模型参数后，根据融合系数计算每个用户的本地模型参数的加权平均值得到全局模型参数，所述一个周期为预设的本地模型参数更新轮数；步骤3，将全局模型参数下发至对应的用户，用户收到全局模型参数后更新本地模型参数。
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公开(公告)号：CN109862046A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910285666.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种联盟链中可追溯匿名方法，包括：用户向审计中心提交账号u，审计中心通过审批后以私钥对u进行签名授权；用户以通过审批的账号u为基础，将u以及安全系数n作为输入，生成匿名账号集合；用户选择任意匿名账户ui，将ui提交至账号中心；账号中心对ui的有效性进行验证，将其公布于联盟链；用户以ui作为交易账号，对交易进行签名授权；审计中心可以在任意时刻对已提交至账号中心的匿名账号ui进行解密，追溯定位至匿名账号的原始账号u。本发明允许用户本地独立生成新的匿名账户。审计方拥有对匿名账户的追溯解密能力，定位对应的原始账户。保证了用户身份的不可伪造性，并允许任何人对用户生成匿名账户过程的完整性有效性进行验证。
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公开(公告)号：CN108805037A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810501328.X
申请日：2018-05-23
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/0051 , G06K9/00369 , G06K9/00536 , H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种利用图像信号以及电信号的人体与设备匹配方法，包括以下几个部分：信号采集，电信号预处理，图像信号预处理，图像信号以及电信号结合；信号采集包含了电信号采集以及图像信号采集；电信号预处理和图像信号预处理分别对采集到的原始信号做预处理，对信号形式进行统一；最后图像信号以及电信号结合，并对两个信号进行结合分析，以此来推断出每台发出数据的设备由谁来使用，即实现人体与设备的配对。
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公开(公告)号：CN108053068A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711324273.1
申请日：2017-12-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种安全防护中的人类攻击者合作行为建模及制定对应防守策略的方法，首先，提出了一个自适应的人类行为模型，用来优化具有两个可能合作的攻击者的重复SSG中有限防守资源的分配；其次，设计了一个高效的算法来近似解决了由模型得到的非线性非凸优化问题，最终输出防守策略；最后，进行了真人模拟实验来测试本发明模型和方法的有效性。
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公开(公告)号：CN103955677B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410199652.2
申请日：2014-05-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , H04L29/06 , G06F21/32 , A61B5/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的心电图识别的方法，首先在客户端将ECG数据进行打乱，打乱的方法是将从用户测量得到的心电图信号中提取出来的含有n个元素的特征向量A乘上一个n×n的随机矩阵matrix；然后，将转换得到的向量B而不是原始的A作为用户的特征向量上传到服务器数据库中，用于身份识别阶段对该用户的识别。本发明的方法可以很好的在训练阶段和身份识别过程中保护用户的心电图隐私。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114692894B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210353332.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种支持动态增加和删除用户数据的机器学习模型的实现方法，包括步骤1，服务器端的数据收集；步骤2，对用户数据集进行划分，得到一系列相互独立的数据子集，且每条用户数据只会存储于一个数据子集中；步骤3，通过子模型对划分得到的所述数据子集进行训练，采用集成模型将训练后的子模型进行组合推理；步骤4，响应用户的数据更新请求，实现对新增用户数据的增量学习；步骤5，响应用户的数据删除请求，实现对用户数据的遗忘。本发明可以对任意数量的用户数据进行机器学习，且能够实现准确的模型推理结果。
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公开(公告)号：CN114584295B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210192157.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种针对属性基代理重加密系统的通用黑盒可追踪方法和装置，包括：初始化处理，生成系统公开参数；属性权威为授权用户生成嵌入指纹码的属性密钥；授权用户为被授权用户生成嵌入指纹码的重加密密钥；数据拥有者执行加密操作，并将密文上传至云端；当被授权用户有数据访问需求时，云根据相应重加密密钥进行密文转换，发送给被授权用户；授权用户可对加密密文进行解密；被授权用户可对重加密密文进行解密；当市面上出现系统授权之外的解密设备时，属性权威执行追踪操作。本发明采用密文策略属性基加密结合代理重加密处理、指纹码处理，能够抵御云环境下的密钥泄露风险，发明的通用性使构造灵活高效且具黑盒追踪特性的综合加密方案成为可能。
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公开(公告)号：CN111914928B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010749009.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种为图像分类器进行对抗样本防御的方法，首先构造模型、准备图像训练数据并初始化超参数；其次将图像训练数据分成多个批次；使用一个批次的图像训练数据更新模型参数，包括：生成对抗样本、混合对抗样本与图像训练数据并调整对抗样本中图像数据的相对位置、使用反向传播算法更新模型参数；重复使用余下批次的图像训练数据实现模型参数的更新；重新开始新一轮的训练，直至训练完成；输出训练完成的模型。本发明将暹罗架构与对抗训练相结合，是对传统对抗训练算法的改进，可以更好应对图像分类器中对抗样本的攻击。
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公开(公告)号：CN114581070B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210233663.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于同态加密的区块链支付通道网络路径选择方法和系统，在用户开始交易之前计算每条路径支持的最大交易金额，找到费用较低的可用交易路径(仅经过一个中间节点)，从而避免交易资金被冻结，并且提高了支付通道网络交易的成功率和效率。另外，本发明利用了同态加密算法来保证用户的交易隐私不被泄露。
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公开(公告)号：CN113239329B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110440695.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种用于移动端应用程序的可信执行环境的实现系统，其特征在于，包括移动端设备侧和应用程序开发者侧；所述移动端设备侧包括普通世界非安全敏感环境、普通世界可信执行环境和安全世界；所述普通世界非安全敏感环境包括不可信操作系统、可信执行环境管理模块和非安全敏感应用程序；所述普通世界可信执行环境包括安全操作系统、系统管理模块和安全敏感应用程序；所述安全世界包括可信操作系统、完整性验证模块、可信应用程序、EL3安全监视器；所述EL3安全监视器包括ARM可信固件、中断管理模块、页表管理模块、系统启动模块、系统关闭模块、外设访问模块、资源调整模块；所述应用程序开发者侧包括应用程序拆分模块、库生成模块。
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